数字孪生智慧农业

在这个智能农业时代，计算、通信、云计算、物联网（IoT）、人工智能（AI） 和信息物理系统 （CPS） 等尖端技术的结合彻底改变了农业的格局。这些技术带来了超越物理领域的额外功能，可以增强信息并加深对所涉及的物理结构的理解。数字孪生 (DT) 的概念在提供有关物理系统的全面和准确的信息方面发挥着关键作用，超越了传统建模和仿真方法的局限性。通过利用实时数据收集、处理和分析，DT 提供了物理系统的数字表示，能够精确监控和预测当前和未来的系统状态，并重建现有模型并重新设计系统和程序。这些进步有助于改变智能系统和应对农业领域不断变化的挑战。数字孪生的定义:DT的定义由Michael Grieves在2000年代初出现，逐渐演变为一种被广泛接受的DT概念模型，DT 最初仅限于航空航天领域，后来扩展到涵盖不同行业的产品生命周期管理。它们充当连接现实世界中的物理实体与数字环境中的虚拟与现实互补的桥梁，缩小了两者之间的差距。虚拟空间和现实世界中的虚拟实体和物理实体的融合为创建基本 DT 模型奠定了基础，它们在数据和信息之间建立了重要的联系。

DT 利用来自现实生活的实际数据、机器学习 （ML） 模型和模拟与数据分析相结合，以增强理解、学习和决策过程。它们能够监视和控制各种实体，包括设备、机器、车辆和个人。同时，物联网的激增推动了支持仿真、优化和预测的不同领域和用例的各种 DT 解决方案的发展。为了对物理系统进行仿真和建模以成功实现DT，必须使用数学模型。一旦观察到感兴趣的物理现象，就会制定基本的数学方程式。通过构建这些数学模型，研究人员和科学家可以有效地表示和分析观察到的物理现象中固有的行为和关系，开发的模型需要在现场或实验室设置中进行验证，以验证所考虑问题的物理行为。因此，在高级 DT 中，一个主要趋势是利用广泛的数据集来建立数据驱动的模型。图 2 直观地描述了物理实体与其数字表示之间的数据交互。

通过使用 AI 工具，例如 ML 算法或人工神经网络，可以预测系统对事件的行为。一旦DT的数字部分与物理部分并行，就可以预期操作，同时允许用户随时在系统中操作。图 3 描绘了 DT 系统中涉及的相互作用和组件的简化序列图表示，其中物理对象表示被监视和控制的实际对象或系统。DT 是物理对象（PO）的虚拟表示，用于处理和分析数据PO 提供从传感器聚合到数据 DT，然后 DT 将数据转发到 Analytics 组件进行处理。Analytics 组件将分析结果反馈给 DT。DT 将这些分析结果发送给决策者，决策者根据接收到的信息做出决策。然后 ，DT 将优化的操作发送到 Actions 组件。最后，Actions 组件在采购订单中实现优化的操作。

农业中的DT：随着农业数字化前景的物联网技术，在将传统农业转变为更高效、更可持续的实践方面发挥着至关重要的作用。物联网上下文数据使用户能够通过数字孪生与周围环境和远程位置无缝交互，从而增强连接和用户体验。从精准农业来说，使农民能够收集有关一系列环境和运营因素的实时数据，通过使用历史和实时数据进行预测建模，以便他们能够生成其农业运营、可持续性和自动化的动态虚拟表示，以确定减少浪费和提高农业运营可持续性的方法。同时根据实时数据，专注于解决关键的物联网需求，如双向通信、全面的安全措施、本地化和移动服务，以优化其效率和有效性。此外，DT 似乎通过提高生产力和整体农场管理，在动物养殖或精准畜牧业中发挥着重要作用。它们可用于创建单个动物、动物群或整个畜牧生产系统的虚拟表示，以建模和预测动物行为、生长和健康，使农民能够优化饲喂策略，检测疾病或痛苦的早期迹象，并改善整体动物福利。通过数据驱动的洞察力和预测分析，农民可以在营养、育种和医疗保健干预方面做出明智的决策。通过整合从不同来源（包括传感器、监测设备和农业管理系统）收集的最新信息，DT 使农民能够监测、模拟和分析动物行为、健康和性能。